【贸易摩擦与上证指数的关系实证探析10000字（论文）】

贸易摩擦与上证指数的关系实证分析目录1导论 11.1 选题背景与意义 11.1.1选题背景 11.1.2选题意义 11.2 国内外文献综述 21.2.1国外文献综述 21.2.2国内文献综述 21.3 论文的结构及主要内容 31.4论文的研究方法 32中美贸易摩擦的发展历程 42.1中美两国贸易现状 42.2中美贸易摩擦进程及原因 52.2.1中美贸易摩擦 52.2.2中美贸易摩擦升级 62.2.3中美贸易摩擦发生的原因 83中美贸易摩擦下上证综指波动性的实证研究 93.1模型简介 93.1.1ARMA模型 93.1.2ARCH模型 103.1.3GARCH模型 103.2样本选取和数据预处理 103.3数据描述及分析 113.3.1描述性统计 113.3.2单位根检验 113.4模型的定阶和构建 123.4.1模型的识别和定阶 123.4.2ARCH效应检验 123.5实证分析 133.5.1GARCH模型定阶 133.5.2GARCH模型 144结论和建议政策 144.1结论 144.2政策建议 151导论选题背景与意义1.1.1选题背景目前，我国的金融市场对外开放水平越来越高，我国金融市场的蓬勃发展对促进国际金融市场发展有着重要作用，我国良好稳定的经济环境也密切影响着国际经济环境，正是因为我国利用能够自我调节的供求关系，使得我国市场经济的自由化程度越来越大。顺应经济全球化和一体化这一时代发展的主流趋势，随着全球各国间快速增加的贸易量一起发生的还有各国间发生的难以避免的贸易摩擦中国改革开放的不断深化，实现了中国经济的快速腾飞，与此同时，美国多次单方面引发一系列贸易摩擦，在中美两国的往来贸易中不断挑起“关税战争”。特朗普执政期间为了维持美国的霸主地位，实现其竞选时的承诺，提出“美国优先”和“去全球化”的口号，使用贸易手段对中国进行无理制裁，前所未有的对中国采取了贸易保护主义姿态。在2018年3月22日，美国政府申明因“知识产权问题向中国实施500亿美元的商品关税征收，并实施投资限”，当日我国A股下跌3.39%，全球股市大幅下跌，黄金价格上涨。22日当日，中国也迅速对美国的贸易制裁做出反击，宣布将施加美国进口商品的关税。4月初旬，美国政府再次施加贸易制裁，美国将对500亿美元的中国进口商品征收关税；次日，中国发动反制裁，提出征收500亿美元美国进口商品的关税。此后几个月内，中国和美国政府开展了多次的协商谈判，陆续发布了多项有关关税的变动政策。中国和美国持续不断发生的贸易摩擦对我国股市产生了不可小觑的影响。1.1.2选题意义（1）我国股票市场走势的波动能够间接反映出两国宏观经济政策或外交手段的变动，通过研究中美贸易摩擦下上证综指的波动性，反映出我国股市的波动，对今后我国制定经济政策和外交政策有一定的参考价值，以便促进我国经济持续稳中向好发展，妥善处理好中美两国间的贸易关系。（2）中美贸易摩擦的不断发生，增加了我国股票市场走势的不确定性，通过对数据建模后分析的结果，能对其影响程度和股市投资有更加明确、理性的认识，帮助投资者在投资时合理的配置资产，减少投资风险；因此，研究中美贸易摩擦下我国股市的波动性可以帮助广大投资者在面对突发事件时更理性的在股票市场中进行投资，可以帮助我国有关部门在制定经济政策时可以更加全面的考虑，对于我国采取相应的外交政策有参考价值。国内外文献综述1.2.1国外文献综述现有的关于贸易摩擦的相关文献主要集中在中国加入WTO前后发生的中美贸易战及其他部分国家之间发生的贸易摩擦。KaraLoridas（2011）回顾2006年以来中美贸易的相关争论及谈判和世贸组织的有关法律法规，中美两国贸易合作关系在不断恶化，两国的贸易保护主义在慢慢产生，应该用协商谈判对话解决中美贸易的一系列摩擦问题。UDadush（2017）分析特朗普政府的政策行为，结果表示美国和与其相关的四大贸易逆差国——中国、德国、墨西哥及日本之间的贸易摩擦是无法避免的。MeixinGuo,LinLu（2017）等人通过对62个主要经济体的进出口、产出及实际工资变化等情况建立多部门、多国家的一般均衡模型，评价了贸易战发生的各种可能性和情况，认为美国提高进口关税将给国际间贸易带来一场巨大的灾难，但是美国也将在社会福利方面收到严重的损失。ShuangDing和HunterChan（2018）通过分析中美之间的国际收支相关账户数据，并结合特朗普总统在年初相关的一些贸易决策，得出贸易战威胁迫在眉睫，并且对贸易战到来的担忧逐渐加剧。1.2.2国内文献综述对于国家之间的贸易问题，一直都是学术界关注的重要问题之一，国内学者对贸易战也进行了相应的研究。邢瑞利和谭树林（2018）认为美国一直以来传承的自由贸易主义和贸易保护主义有着本质上的矛盾，这种矛盾与美国利益密不可分，美国社会矛盾越来越大，两个党派之间的分歧越来越大，美国对中国根深蒂固的偏见和攻击性使得美国不断挑起贸易摩擦。因此，中国应该深入了解美国政治和社会现状，中国政府应该对美国的贸易制裁做好万全的准备。赵穗生、黄晓婷和刘明（2018）认为,因为中美两国无法达成共识，所以美国政府发动贸易制裁，对中国使用了更加强硬的贸易政策，中国希望通过在于美国的贸易协作中达到实现现代化的目标，但美国想要中国实现西方化的现代化，两种方向相悖的观念使得中美贸易协作失败，贸易摩擦不断发生。正如俗语所说“没有永远的朋友，也没有永远的敌人”。中美两国既是朋友也是敌人，积极采取对话协商是双方良好竞争的落脚点。中美两国需要寻求一种适当的协作方式，避免损害双方利益的恶性竞争，找到能够共赢的对话协商方式。李巍和张玉环（2018）认为中美贸易战发生是因为美国的民粹主义、逆全球化浪潮以及两国内政外交新变化，表面上是特朗普政府要缓解贸易逆差，本质上是因为中国在高端产业链的改革与美国构成竞争，以及中国经济的快速发展威胁到了美国的“世界霸主”地位，正因如此，中美两国贸易摩擦将会是长久和复杂的过程。中国面对美国持续的贸易制裁要做好充分的心理准备，坚定不移扩大改革开放，顺应局势改变贸易政策，积极与美国对话协商，防止中美两国成为“真正的敌人”。王晓燕、李昕和鞠建东（2021）通过梳理相关研究发现，国内外学者就中美加征关税影响的绝大部分研究结论具有较高一致性：加征关税会对包括中美在内的全球经济增长前景产生不利影响；加征关税有害于中美两国福利水平，无助于解决中美贸易失衡、无助于美国制造业就业回流、无助于实现更公平的贸易格局；加征关税恶化了全球贸易形势并对第三国产出溢出影响，具体方向取决于受影响国贸易结构及其与中美在特定产业的竞争关系。在回答中美加征关税对中美两国影响谁更显著，人民币贬值是否有助于缓解关税短期冲击，以及加征关税是否对全球多边格局产生长期的结构性影响等方面，国内外学者依然存在争论，成为后续持续研究的主要方向。至今已有很多学者利用GARCH族模型研究突发事件对资本市场的波动性有何影响，以及资本市场波动存在着何种规律。刘慧媛和邹捷中（2006）通过建立GARCH模型簇分析上证综指日收益率波动的条件异方差性,计算VaR值。结论是GARCH模型的VaR计算方法对我国股市风险的控制和预测的效果较好。王幽然和李好好（2009）实证研究分析上证综指的指数收益率，进行数据处理后建立较为成熟的自回归条件方差模型，对上海股市的波动性进行实证研究。赵彤（2018）通过建立GARCH族模型，采用函数对模型的预测能力进行评估。预测效果最好的是GARCH（1,1）模型，GARCH族模型预测的结果都比较准确，差别不大。玄海燕和鹿志强等（2021）双线性GARCH模型能够充分拟合时间序列数据,通过方差-协方差方法计算人民币汇率的VaR值,将双线性GARCH模型与VaR模型结合在一起,实现了可以成功监控汇率风险。从当前文献来看，我国有关中美贸易摩擦对我国股市波动性的研究不多，因为此项研究有助于广大投资者理性投资，合理进行风险管控，有助于贸易政策和外交政策的制定，因此具有一定的研究意义。1.3论文的结构及主要内容本论文共四个部分:第一章：导论。本章说明了研究的背景和意义，为下文的展开做了铺垫。阐述了论文使用的研究方法，论文整体的结构框架是如何划分的。整理概括了国内外现有的文献综述。通过书籍和网络等渠道查找资料典籍，对国内和国外的研究现状进行整理和总结，并对所查阅的文献进行评述。第二章：中美贸易摩擦的发展历程。阐述了中美两国贸易现在状况如何、中美两国不断产生贸易摩擦的经过以及为何会发生贸易摩擦进行了梳理和说明，有利于了解中美贸易摩擦并对后续实验设计和结论建议建立良好的基础。第三章：中美贸易摩擦下上证综合指数波动性的实证研究。本文运用GARCH族模型中常用的GARCH（1，1）模型对上证综指进行拟合分析。第四章：结论和政策建议。持续不断发生的中美贸易摩擦增加了我国股票市场的不稳定性，通过上文对上证综指进行数据分析并建模的实证分析结果，对股票市场的波动可以更加理性的看待，并依此提出结论和政策建议。1.4论文的研究方法本文主要采取了两种研究方法——文献研究法和实证分析法：1. 文献研究法。本论文拟采用文献研究方法，对中美贸易摩擦的国内和国外文献进行筛选、整理和总结，加强了对中美贸易摩擦的了解，对实验设计和结论建议打下了坚实的基础。2. 实证分析法。本文通过数据处理和检验后，选择GARCH族模型中常用的GARCH（1，1）模型，拟合分析上证综指的日收益率，更全面的反映我国股票市场的波动情况。通过数据分析结果，能对中美贸易摩擦增加对我国股票市场走势的影响有更加清晰、理性的认识。2中美贸易摩擦的发展历程2.1中美两国贸易现状自实行改革开放以来，中国经济实现了快速的发展，不断优化对外营商环境，持续扩大开放的经济环境也促使中国与各国间的经贸关系快速发展，2001年中国加入WTO后，与世界的距离被拉近了。中国经济的快速蓬勃发展，使得中国已经成为世界上重要的经济体之一。2010年，中国的生产总值超越日本，一跃成为世界上第二大经济体，对于中美两个世界大国而言，彼此之间贸易往来对于世界贸易的发展都有重要的支撑作用。中国与美国的贸易连接早已密不可分，中美两国早已成为不可分割的贸易伙伴，美国依赖于中国庞大的市场需求，而中国也通过对美国出口商品使得经济能够快速发展。中国加入世界贸易组织后，利用其相对廉价的劳动力、庞大的市场规模经济以及相关产业政策使得中国在越来越多的行业中成为出口大国，这也使得中美两国在经济贸易往来过程中，中国成为顺差国，美国成为逆差国。图1反映的是1991年至2017年中美进出口贸易额，从图中可以看出中美贸易现阶段呈现加速增长态势，具体可分为两个阶段即加入WTO前后两个阶段，加入WTO前中美贸易保持较为平稳的增长，加入WTO后中美贸易出现向上增长的态势。正是因为中国对美国的出口总额越来越高，导致了中国对美国贸易顺差不断增加。图1中国对美国进出口贸易额（单位：千美元）中美两国贸易都对对方有着极强的依赖性，两国之间的贸易有着互补性，正是这种互补性使得中美两国贸易共赢。2017年的中美贸易额是1979年的233倍。美国对中国庞大的市场需求促进了中国经济的发展，2017年中国对外贸易比重的七分之一来自于美国。随着美国市场需求的不断扩大，中国对美国的出口市场发展也越来越快。从2008年到2017年，九年间中国对美出口总额一直大于七分之一。中国和美国的产品互补性强，很多国家的市场需求都依赖于中美两国出口。但是，中国对美国出口中的很大一部分是加工贸易，中国制造还未完全脱离美国的核心技术，中国企业在价值链中处于较低的阶段，美国企业却处于高附加环节，美国企业获取了大部分利润。中国和美国不同的经济结构、不同产业的竞争力和不同的国际分工决定了贸易不平衡的现状，不应该片面的看待中美双方贸易不平衡问题，思考和发掘中美贸易摩擦的多面性，找到中美两国贸易持续良好发展的方法。2.2中美贸易摩擦进程及原因2.2.1中美贸易摩擦2003至2005年，中美贸易争端不断发生，美国违背和平发展共识，改变了对华贸易政策，对中国发起制裁，由此中美贸易关系再度紧张起来，长久的中美贸易摩擦就此开始。中美经济贸易关系紧张又复杂，不仅中美政治关系的改变会产生影响，国际舆论和形势的瞬息变幻也会使中美关系更加微妙。2018年初，特朗普政府掀起了又一轮的中美贸易争端，美国政府一意孤行，破坏了中美两国长久以来的良好关系。具体事件经过如表1所示：2.2.2中美贸易摩擦升级2018年6月15日，美国特朗普政府再度挑起贸易摩擦，这让本已缓和的中美贸易关系再度紧张起来，将对约500亿美元中国进口商品加征25%的关税。美国特朗普政府试图缓解中美贸易顺差，通过增加征收中国进口商品的关税来抑制中国经济的快速发展，防止中国威胁其“世界霸主”的地位，从2018年7月6日起，美国政府将对其中约340亿美元商品，实施加征关税措施。中国立马采取反击，中国发布加征关税的商品清单，对原产于美国的659项约500亿美元进口商品加征25%的关税。自2018年7月6日起，中国将对农产品、汽车、水产品等545项约340亿美元商品实施加征关税的政策。至此，中美此前达成的一系列有关贸易磋商谈判的成果即时无效。四天后，美国政府再度发起反击，拟对约2000亿美元中国产品加征10%的关税，加征关税清单中包括海产品、农产品、水果、日用品等商品。此时原本缓和的中美贸易摩擦逐步升级加剧，形式日益严峻。在随后的几个月里，中美之间进行了多次互相加征关税的过程，不断加大关税增加额以及提高关税税率。中美之间的贸易冲突不断加剧，这不仅促使了中美贸易摩擦的全面升级，更引发了市场对于全球贸易局面失控所带来的经济影响的担忧，在经济的发展过程中，市场预期对于一国经济金融业的发展至关重要，尤其是对资本市场而言。具体事件经过如表2所示：2.2.3中美贸易摩擦发生的原因中国和美国两个世界大国经济的发展对于世界经济而言具有举足轻重的作用。如今经济全球化已经成为势不可挡的潮流趋势，世界各个国家之间应该互惠互利，只有本着合作共赢的发展理念才能实现经济贸易的持续繁荣发展。美国单方面发动贸易摩擦主要有两个原因，具体分析如下：其一美国中期选举的需要。美国总统特普朗上任后的一年里美国的贸易赤字增加，这一现象与其在竞选期间提出的将支持美国国内公司发展，减少美国的贸易赤字的发言恰恰相反。因此在2018年的美国中期选举之前，特普朗为了取得美国选民的支持和选票，急于实现其竞选时对国民的许诺，发布了一系列提高关税的贸易政策，渴望达到其减少中美贸易顺差的目的。其二中国经济快速发展对美国构成威胁。从1978年起改革开放四十年以来，中国经济取得了全世界瞩目的成绩，缔造了震撼世界的“中国奇迹”。中国的经济实力在不断扩大，中国在全世界经济发展中的地位在不断上升，中国经济的快速发展对于全世界经济的积极发展有着重要的作用。1998年中国GDP第一次突破万亿美元，从那以后中国GDP实现了飞速增长，到2017年中国GDP占全球GDP总量的七分之一，中国GDP占全球GDP总量的分量每一年都在不断上升。因为中国GDP总量的持续增加，中国在全球范围内的经济影响力也在持续扩大，中国和美国在世界经济体系中的地位也发生着巨大的改变，依据有关组织的推论，至本世纪中叶中国可能会超越“霸主”美国，一跃成为全球第一大经济体，中国经济如此迅猛的发展趋势一定将会对美国构成威胁，由此会引发一系列难以避免的经济利益争端。图2中美GDP占世界GDP总量比例除此之外，中国制造业正在积极转型，向着高端产业链改革，而这一变革势必将与美国形成竞争。2015年3月5日，我国首次提出“中国制造2025”的宏大计划，并确立了分“三步走”的战略目标。但是在我国实现建设成为引领世界制造业发展的制造强国的过程中，一定会加剧中美两国贸易的竞争和对抗。事实上在2018年6月15日美国政府所公布的500亿美元加税清单中就涉及到了半导体、芯片、机器人、信息通讯等行业，而这些行业都是实现“中国制造2025”的重要相关产业。从这份加税清单中不难看出美国正是想要抑制中国制造业的发展壮大，阻挠“中国制造2025”计划的顺利实施，维持其高端产业链的垄断地位。3中美贸易摩擦下上证综指波动性的实证研究3.1模型简介3.1.1ARMA模型ARMA模型在时间序列的分析中最为常见，ARMA模型由两部组成，一部分是自回归AR模型，另一部分是滑动平均MA模型。ARMA(p，q)模型中包含p个自回归项和q个移动平均项，ARMA(p，q)模型可以用以下公式表示：x3.1.2ARCH模型ARCH模型即自回归条件异方差模型，它的基本思想如下：若一个平稳随机变量xt可以表示为AR(p)模型，且其随机误差项的方差可以用误差项平方的q阶分布滞后模型来表示：x（均值方程）σ（ARCH方程）则由式(1)构成的模型被称为ARCH模型，记为ARCH(q)。其中{εt}为独立同分布的白噪声过程，且有E(εt)=0，D(εt)=3.1.3GARCH模型当滞后阶数q很大时，若继续使用ARCH模型来拟合数据会增加参数估计的难度，同时影响拟合的精度。为更好地处理高阶自回归问题，通常采用广义自回归条件异方差模型，即GARCH模型，其结构如下：x（均值方程）σ（GARCH方程）则定义上述随机过程{εt}服从GARCH(p，q)过程。同ARCH模型类似，其中{εt}为独立同分布的白噪声过程，且有E(εt)=0，D(εt)=3.2样本选取和数据预处理本文选取上海证券交易所2018年1月2日—2020年1月16日上证综合指数的日收盘价格，所有的数据均来源于网易财经。根据单位根检验结果可以看出，在1%、5%、10%三种不同的置信水平下，收盘价序列的P统计量均大于0.05，故确定了原序列的不平稳性。为消除序列的不平稳性，考虑对深证指数日收盘价进行取对数，并进行差分处理，处理后的序列即对数收益率序列，可得隔夜收益率：ds=其中St表示t时刻的收盘价，表示St−1图3上证综指日收益率时序图3.3数据描述及分析3.3.1描述性统计利用Eviews软件对上证综指对数收益率序列的描述统计结果，如表3所示。根据数据显示收益率序列的中位数大于其均值，说明其右偏；正态分布的偏度等于0，峰度等于3；该序列偏度为负值，说明有较长的左拖尾；峰度K=6.324985，说明收益率分布相比于正态分布更具有“尖峰”，所以收益率序列的分布存在尖峰性和厚尾性；Jarque-Bera统计量的P值拒绝了服从正态分布的原假设，说明了上证综指的日收益率序列不服从正态分布。表3上证综指收益率序列均值-0.000172中位数-8.20e-05最大值0.054495最小值-0.057453标准差0.011872偏度-0.366745峰度6.324985Jarque-Bera统计量的P值0.0000003.3.2单位根检验对收益率序列进行ADF检验，即有趋势项和截距项、只有截距项、无趋势项和截距项这三种，用以检验数据的平稳性，其检测结果如表4所示。结果显示，在1%、5%和10%的置信水平下，三种形式下的序列均平稳。其中，带Intercept形式的截距项P统计量不显著，Intercept&Trend形式的截距项和趋势项的P统计量均不显著，故判断该收益率是None形式的平稳序列。表4平稳性检验结果noneInterceptIntercept&TrendADFtest-22.72972-22.71230-22.763391%level-2.569633-3.443307-3.9766675%level-1.941463-2.867147-3.41890710%level-1.616270-2.569818-3.131997Prob*0.00000.00000.0000InterceptProb*——0.72460.1980TrendProb*————0.19993.4模型的定阶和构建3.4.1模型的识别和定阶基于平稳序列，可以看出上证综指收益率序列的自相关(ACF)和偏自相关(PACF)图均没有明显的拖尾和截尾现象，故尝试建立ARMA模型。根据相关函数和自相关函数图，ACF和PACF在二阶有略微显著的倾向，故判断AR过程和MA过程为1-2阶，采用最小二乘法，使用Eviews进行建模，尝试将ARMA(p，q)中p，q阶分别历遍1～2阶，共四个模型，各项的P统计量即显著性整理如表5所示。由表3可以看出，只有ARMA(2，2)模型的变量均显著，其他模型均含有不显著的项，不适用于收益率序列，故确定模型的阶数为ARMA(2，2)。表5各阶数显著性阶数AR(1)AR(2)MA(1)MA(2)(1，1)0.98150.9697(1，2)0.43790.40740.1591(2，1)0.55600.31170.5364(2，2)0.00000.00000.00000.00003.4.2ARCH效应检验由上文可知，ARMA(2，2)模型具有最优的拟合效果。因此我们选择建立ARMA(2，2)模型，然后运用ARCH-LM检验来确定序列是否存在异方差性，残差图如图4所示。图4序列残差图由图4可知，残差序列表现出明显的波动聚集性，说明残差序列可能具有异方差性。ARCH-LM检验的原假设是：不存在ARCH效应。在进行ARCH-LM检验时，对滞后阶数1～10进行ARCH检验，根据检验结果的信息准则，通过分析比较发现，滞后9阶的参数系数较小，因此选择ARCH(9)。此时其检验结果为：上证综指收益率DS的F检验统计量的值为2.443482，P值为0.0075，小于0.05，因此在5%的显著性水平下拒绝没有ARCH效应的原假设，即ARMA(2，2)模型具有显著的ARCH效应。所以我们选择GARCH模型对上证综指的日收益率序列进行建模分析是合理的。3.5实证分析因为从上述检验结果证实上证综指日收益率序列的残差中存在ARCH效应，因此可以应用GARCH模型进一步分析。3.5.1GARCH模型定阶在研究金融时间序列时，使用GARCH模型最常用的模型有GARCH(1，1)、GARCH(1，2)、GARCH(2，1)、GARCH(2，2)。在上述的描述性统计中，发现上证综指收益率序列有“尖峰厚尾”的特征，不服从正态分布，因此考虑残差服从t分布或者GED分布假设。经过AIC检验可以发现GED分布拟合效果不佳，故舍弃。考虑在t分布下模型的定阶，不同阶数的信息准则结果如表6所示。同时要考虑拟合结果的ARCH项和GARCH项系数不得小于零，各回归结果整理如表7所示。表6不同阶数的信息准则GARCH(1，1)GARCH(1，2)GARCH(2，1)GARCH(2，2)AIC-6.098386-6.117201-6.099355-6.125434SC-6.072982-6.083330-6.065483-6.083094HQ-6.088415-6.103907-6.086060-6.108816表7各阶负数系数项数值负值项数值负值项GARCH(1，1)——无GARCH(2，1)-0.002752ARCH(1)GARCH(1，2)-0.049723GARCH(1)GARCH(2，2)-0.028919-0.787981ARCH(1)GARCH(2)根据表6、表7的数据对比信息准则和负数值可以看出：GARCH(1，1)显然比其他几个模型更适合收益率序列，拟合效果最佳。故选择GARCH(1，1)进行建模分析3.5.2GARCH模型经上述分析后，已确定模型的滞后阶数，接下来建立服从t分布的GARCH(1，1)模型。运用Eviews8.0统计软件进行回归，拟合后的模型为：均值方程：

d方差方程：

σ回归模型的系数均有高度的显著性，在条件方差方程中，估计的GARCH系数(0.9044)远远大于ARCH系数(0.0664)。表明前一时期的波动性更加敏感。ARCH项系数大于0说明来自外界的冲击会增加日收益率的波动；ARCH和GARCH系数之和接近于1，说明了波动的持续性，表明在日收益率中存在均值回归方差过程。虽然冲击随时间衰减，受外界因素的影响具有长效性。两项之和小于1，在参数设置上达到要求，可以预测未来的走势。为了进一步检验ARCH效应是否还存在于所建立的GARCH(1，1)模型中，我们对模型残差进异方差检验，由ARCH-LM检验结果可知，F统计量为1.167034，相应的P值为0.3109，拒绝了存在ARCH效应的原假设。说明残差序列不再存在ARCH效应，即GARCH模型消除了DS残差序列的异方差性。4结论和建议政策4.1结论中美贸易摩擦这类突发事件使得我国股票市场动荡，增加了股票市场的不稳定性，利用上证综指的日收益率做实证分析，能够帮助普通投资者理智的进行资产配置，合理的进行风险评估。本文选取中国股票市场的上证综指作为样本数据，通过Eviews8.0统计软件，建立ARMA—GARCH模型对上证综指日收益率序列进行实证分析，旨在研究中美贸易摩擦下我国股票市场波动特征，得到结论如下。从上证综指收益率的基本描述性统计来看，收益率序列是平稳序列，但股指峰度大于3，偏度为负值，呈现出尖峰厚尾的特征，不服从正态分布。峰度较大，说明股票市场波动较为剧烈，容易产生极端性的变动；偏度为负，说明收益率很可能出现大幅度下降的情况。这反映出中美贸易摩擦下我国股票市场还不够成熟，市场风险较大。上证综指收益率序列没有明显的线性趋势，而是表现出显著的波动集聚性、具有尖峰性和厚尾性，同时序列呈现非正态性分布性，经检验存在异方差效应，所以采用非对称性的GARCH类模型对股指收益波动进行实证研究，可以更好地分析其非对称性。4.2政策建议上证综指的波动意味着收益和风险的不确定性，本文通过实证研究，我国的股票市场仍存在着波动剧烈等问题，易产生较大风险，因此提出以下发展建议。做好信息披露，减少政府干预。信息不对称会带来很多问题，损害广大投资者的利益，政府应该及时做好信息披露，降低信息不对称带来负面影响，减少利益失衡现象。政府应适当地进行宏观调控，但是应该尽可能地将利率等定价权交给市场，这样会让股市经济健康发展。丰富我国金融衍生品。随着经济市场不断地发展和创新，金融衍生品这一金融产品的出现可以完善我国金融市场体系，且在规避风险、套期保值等方面具有重要作用，对我国金融市场的稳定也有着重要作用，此外，还有助于提高金融创新能力。完善风险管理制度。为了保护投资者在投资过程中的合法利益，需要完善风险管理制度，如建立健全风险保证金制度、实行第三方资金托管、强制涨跌制度等，尽量规避风险。参考文献［1］陈继勇.中美贸易战的背景、原因、本质及中国对策［J］.武汉大学学报（哲学社会科学版），2018，71（05）：72-81.［2］李春顶，何传添，林创伟.中美贸易摩擦应对政策的效果评估［J］.中国工业经济，2018（10）：137-155.［3］李子奈，潘文卿.计量经济学［M］.北京：高等教育出版社，2015.［4］玄海燕,鹿志强,张玉春,郭长青.基于双线性GARCH-VaR模型的人民币汇率风险测度[J].统计与决策,2021,37(01):153-156.［5］孙斐斐,施国洪.基于非对称性GARCH模型的国债经济市场波动性分析[J].统计与决策,2019,35(06):149-153.［6］赵彤.基于GARCH模型族对波动率预测的实证研究——以上证综指为例[J].知识经济,2018(09):62-63+65.［7］刘慧媛,邹捷中.GARCH模型在股票市场风险计量中的应用[J].数学理论与应用,2006(02):91-93.［8］王幽然,李好好.利用GARCH族模型对股权分置改革前后上海股市的波动性研究[A].中国优选法统筹法与经济数学研究会、四川大学、《中国管理科学》编辑部、中国科学院科技政策与管理科学研究所.第十一届中国管理科学学术年会论文集[C].中国优选法统筹法与经济数学研究会、四川大学、《中国管理科学》编辑部、中国科学院科技政策与管理科学研究所:中国优选法统筹法与经济数学研究会,2009:6.［9］LoridasK.UnitedStates-ChinaTradeWar:SignsofProtectionisminaGlobalize